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Modelo Cocomo DicK Flores Quiroz. Introducción Es un modelo de estimación de costes. Creado por Barry W. Boehm. Incluye 3 submodelos con un nivel de detalle.

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1 Modelo Cocomo DicK Flores Quiroz

2 Introducción Es un modelo de estimación de costes. Creado por Barry W. Boehm. Incluye 3 submodelos con un nivel de detalle cada vez mayor

3 Características principales Está basado en modelos de estimaciones matemáticas. Está orientado al producto final, no a fases intermedias. Se basa en la cantidad de líneas de codigo del proyecto.

4 Inconvenientes del modelo Comentarios en líneas de código. Estimaciones sobre un nº de líneas de código variable. No se le da importancia a la productividad, referente a los hábitos de trabajo Dificultad para contemplar costes de revisiones, reuniones…

5 Modelos de estimación Modelo básico Modelo intermedio Modelo avanzado

6 Modos Orgánico. Semiacoplado. Empotrado.

7 Modo Básico El modelo básico se usa para obtener una aproximación rápida del esfuerzo. Usa las variables a, b, c y d, que varían en función de los modos. Conforme se aumenta la complejidad del modo, aumentan los valores de las variables (esfuerzo).

8 Modelo básico Personas necesarias para llevar a cabo el proyecto: (MM) = a*(Kl b ) Tiempo de desarrollo del proyecto: (TDEV) = c*(MM d ) Personas necesarias para el proyecto: (CosteH) = MM/TDEV Coste total del proyecto: (CosteM) = CosteH * Salario medio

9 Modelo Intermedio Añade al modelo básico 15 factores de ajuste o guías de coste. Logramos mayor precisión en la estimación gracias a los nuevos factores. La fórmula es la misma que la del modelo básico pero con el añadido del factor (multiplicando).

10 Modelo Intermedio Atributos del modelo: Software: RELY : Indica las consecuencias para el usuario si falla el producto. DATA : Relación Tamaño de la BD / Líneas de código. CPLX: Complejidad del producto.

11 Modelo Intermedio Atributos del modelo: Hardware: TIME: Limitaciones en el porcentaje del uso de la CPU. STOR: Limitaciones en el porcentaje del uso de la memoria. VIRT: Volatilidad de la máquina virtual. TURN: Tiempo de respuesta.

12 Modelo Intermedio Atributos del modelo: Personal: ACAP: calificación de los analistas. AEXP: experiencia del personal. PCAP: calificación de los programadores. VEXP: experiencia del personal en la máquina virtual. LEXP: experiencia en el lenguaje.

13 Modelo Intermedio Atributos del modelo: Proyecto: MODP: uso de prácticas modernas de programación. TOOL: uso de herramientas de desarrollo de software. SCED: limitaciones en el cumplimiento de la planificación.

14 Ejemplo estimacion: Debemos desarrollar un software de no muy elevada dificultad, con las siguientes restricciones: 3 meses para el desarrollo del proyecto software. Debe estar implementado en el lenguaje Visual Basic.

15 Ejemplo estimacion: Calculo del esfuerzo: Necesitamos hallar la variable KDLC. LENGUAJELDC/PF Ensamblador 320 C150 COBOL105 Pascal91 Prolog/LISP64 C++64 Visual Basic32 SQL12

16 Ejemplo estimacion: – KLDC = (PF * Líneas de código por cada PF)/1000 = (261,36*32)/1000 = 8,363 – Usaremos el tipo Organico ya que núestro proyecto no supera las 50 KLDC, y es el mas a propiado en este caso.

17 Ejemplo estimacion: Coeficientes a usar: PROYECTO SOFTWAREabcd Org á nico 3,21,052,50,38 Semi-acoplado3,01,122,50,35 Empotrado2,81,202,50,32

18 Ejemplo estimacion: Calculo de la variable FAE: CONDUCTORES DE COSTE VALORACI Ó N Muy bajo BajoNominalAltoMuy alto Extr. alto Fiabilidad requerida del software0,750, ,151,40- Tama ñ o de la base de datos -0, ,081,16- Complejidad del producto0,700, ,151,301,65 Restricciones del tiempo de ejecuci ó n ,111,301,66 Restricciones del almacenamiento principal ,061,211,56 Volatilidad de la m á quina virtual - 0, ,151,30- Tiempo de respuesta del ordenador-0, ,071,15- Capacidad del analista1,461, ,860,71- Experiencia en la aplicaci ó n 1,291, ,910,82- Capacidad de los programadores1,421, ,860,70- Experiencia en S.O. utilizado1,211, ,90-- Experiencia en el lenguaje de programaci ó n 1,141, ,95-- Pr á cticas de programaci ó n modernas 1,241, ,910,82- Utilizaci ó n de herramientas software 1,241, ,910,83- Limitaciones de planificaci ó n del proyecto 1,231, ,041,10-

19 Ejemplo estimacion: – Calculo de la variable FAE: – FAE = 1,15 * 1,00 * 0,85 * 1,11 * 1,00 * 1,00 * 1,07 * 0,86 * 0,82 * 0,70 * 1,00 * 0,95 * 1,00 * 0,91 * 1,08 = 0, – Cálculo del esfuerzo del desarrollo: – E = a KLDC^(b) * FAE = 3,2 * (8.363)^1,05 * 0, = 15,91 personas /mes

20 Ejemplo estimacion: – Cálculo tiempo de desarrollo: – T = c Esfuerzo d = 2,5 * (15,91)^0,38 = 7,15 meses – Productividad: – PR = LDC/Esfuerzo = 8363/15,91 = 525,64 LDC/personas mes

21 Ejemplo estimacion: – Personal promedio: – P = E/T = 15,91/7,15 = 2,22 personas – Segun los resultados necesitaremos un equipo de 3 personas trabajando alrededor de 7 meses, pero como una restricción era 3 meses incrementamos a 6 el numero de personas. 1 Jefe de proyecto, 2 Analistas, 2 programadores y 1 Responsable de calidad.


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